Data Pelanggan Apa yang Perlu Disimpan Restoran untuk Meningkatkan Repeat Order?

Punya banyak pelanggan belum tentu berarti mereka akan kembali membeli. Justru, database pelanggan restoran yang dikelola secara tepat bisa membantu restoran memahami siapa pernah datang, apa yang mereka beli, dan kapan kemungkinannya kembali.

Jadi, masalahnya adalah apakah data tersebut bisa membantu restoran mengambil keputusan untuk meningkatkan repeat order. Bayangkan sebuah restoran yang setiap hari melayani ratusan transaksi.

Ada pelanggan yang datang hampir setiap minggu. Ada juga yang baru sekali membeli lalu menghilang, sebagian suka menu tertentu. Kalau semua informasi itu hanya tersimpan sebagai riwayat transaksi, restoran akan kehilangan banyak peluang.

Di sinilah data pelanggan mulai punya nilai bisnis. Melalui pengelolaan yang tepat, data bisa digunakan untuk dasar membangun hubungan relevan dengan pelanggan.

Apa Fungsi Database Pelanggan Restoran?

Database pelanggan restoran berfungsi untuk membantu restoran mengenali pelanggan dan memahami pola pembeliannya. Restoran bisa mengetahui pelanggan mana yang baru pertama kali bertransaksi. Lalu, pelanggan yang rutin datang, hingga pelanggan yang mulai jarang membeli.

Informasi tersebut kemudian bisa digunakan untuk mengukur repeat order. Restoran juga bisa melihat apakah pelanggan tertentu lebih sering membeli lewat dine-in, delivery, pick-up, atau channel lainnya.

Dari sini, strategi retention bisa dibuat dengan lebih terarah. Restoran nggak perlu memberikan promo yang sama kepada semua orang. Pelanggan yang sudah loyal bisa diberi apresiasi.

Pelanggan yang mulai jarang datang bisa mendapatkan dorongan yang berbeda. Artinya, data pelanggan nggak hanya kumpulan nama dan nomor telepon. Nilainya muncul ketika data tersebut membantu restoran menentukan tindakan berikutnya.

Data Minimum yang Perlu Disimpan

Langkah berikutnya adalah menentukan data apa yang memang penting. Untuk membangun database pelanggan restoran, restoran sebenarnya nggak harus mengumpulkan informasi yang terlalu rumit.

Mulailah dari identifier. Bentuknya bisa berupa ID pelanggan, nomor telepon, email, atau identitas lain yang memang dibutuhkan untuk mengenali pelanggan secara konsisten.

Identifier inilah yang menghubungkan satu transaksi dengan transaksi berikutnya. Setelah itu, simpan tanggal transaksi. Data ini penting untuk melihat jarak pembelian dan mengetahui kapan pelanggan terakhir kali datang.

Outlet juga perlu dicatat jika restoran punya lebih dari satu cabang. Dengan begitu, restoran bisa melihat apakah pelanggan cenderung bertransaksi di outlet tertentu atau berpindah-pindah lokasi.

Berikutnya adalah nilai transaksi. Nominal pembelian dapat membantu restoran memahami nilai pelanggan dan membandingkan pola transaksi antar segmen. Menu yang dibeli juga sangat penting.

Data ini memberi gambaran tentang preferensi pelanggan. Misalnya, pelanggan A hampir selalu membeli menu rice bowl, sementara pelanggan B lebih sering memesan kopi dan dessert.

Channel transaksi juga sebaiknya dicatat. Apakah transaksi berasal dari dine-in, delivery, pick-up, website, aplikasi, atau channel lainnya? Informasi ini bisa membantu restoran menentukan cara komunikasi dan penawaran yang relevan.

Terakhir, simpan informasi promo yang digunakan. Data ini bisa menunjukkan apakah pelanggan melakukan pembelian karena promo atau memang punya kebiasaan membeli produk tertentu.

Baca Juga: 5 Alasan Seasonal Menu Wajib Dicoba oleh Pebisnis Kuliner

Data Tambahan yang Bisa Membuat Analisis Lebih Tajam

Sumber: Istockphoto

Setelah data dasar sudah tersedia, restoran bisa menambahkan informasi yang lebih membantu pengambilan keputusan. Salah satunya adalah frekuensi kunjungan.

Dari frekuensi ini, restoran bisa membedakan pelanggan yang hanya pernah membeli satu kali dengan pelanggan yang sudah melakukan transaksi berulang. Data database pelanggan restoran juga bisa dilengkapi dengan last purchase, yaitu kapan pelanggan terakhir melakukan pembelian.

Preferred menu juga menarik untuk dianalisis. Ketika restoran tahu menu favorit seseorang, komunikasi bisa dibuat lebih relevan. Misalnya, pelanggan yang sering membeli menu tertentu bisa mendapatkan informasi ketika menu tersebut punya varian baru.

Kemudian ada response terhadap promo. Restoran bisa melihat pola responsnya. Apakah pelanggan hanya aktif ketika ada potongan harga besar? Atau mereka tetap membeli meskipun tanpa promo?

Dari sini, restoran mulai bisa melihat perbedaan antara transactional data, behavioral data, dan engagement data. Transactional data berisi informasi tentang transaksi.

Sementara behavioral data menggambarkan kebiasaan pelanggan. Nah, lalu, engagement data membantu melihat bagaimana pelanggan merespons komunikasi atau penawaran. Ketiganya saling melengkapi.

Nggak Semua Data Harus Dikumpulkan

Ada satu jebakan yang sering terjadi ketika restoran mulai serius mengelola data pelanggan, yaitu merasa semakin banyak data berarti semakin bagus. Padahal, belum tentu.

Data yang nggak punya tujuan penggunaan justru bisa membuat pengelolaan menjadi lebih rumit. Misalnya, restoran mengumpulkan informasi tertentu hanya karena tersedia di formulir pendaftaran, tetapi nggak pernah menggunakannya.

Prinsip sederhananya adalah, kalau restoran nggak tahu untuk apa data tersebut digunakan, lebih baik pertimbangkan kembali kebutuhan mengumpulkannya. Tim restoran juga lebih mudah memahami informasi yang tersedia.

Contoh Struktur Database Pelanggan Sederhana

Supaya lebih mudah dibayangkan, berikut contoh struktur sederhana yang bisa digunakan restoran.

Struktur seperti ini sudah cukup untuk menghasilkan insight yang bisa ditindaklanjuti. Bahkan, restoran bisa mengembangkannya secara bertahap ketika kebutuhan bisnis mulai bertambah.

Mengubah Data Menjadi Segmentasi Pelanggan

Sumber: Istockphoto

Data baru terasa berguna ketika bisa membantu restoran menentukan siapa yang harus ditindaklanjuti. Oleh sebab itu, langkah setelah membangun database pelanggan restoran adalah membuat segmentasi sederhana.

Pelanggan new adalah mereka yang baru melakukan transaksi. Fokusnya adalah mendorong pembelian kedua. Kemudian ada active, yaitu pelanggan yang masih rutin bertransaksi dalam periode tertentu.

Mereka perlu dijaga agar kebiasaan tersebut tetap berlanjut. Segmen loyal memiliki frekuensi atau riwayat transaksi yang lebih kuat. Restoran bisa memberikan apresiasi agar hubungan tersebut semakin panjang.

Berikutnya adalah at-risk. Mereka sebelumnya cukup aktif, tetapi mulai menunjukkan jeda pembelian yang lebih panjang. Segmen ini menarik karena masih punya peluang untuk kembali.

Terakhir, ada dormant, yaitu pelanggan yang sudah lama nggak melakukan transaksi. Pendekatannya tentu berbeda dari pelanggan yang masih aktif. Segmentasi seperti ini membuat restoran nggak lagi melihat semua pelanggan sebagai kelompok yang sama.

Contoh Action untuk Setiap Segmen

Setelah pelanggan terbagi, jangan berhenti di laporan. Setiap segmen harus punya tindakan yang jelas. Untuk pelanggan new, restoran bisa memberikan rekomendasi menu atau dorongan untuk melakukan transaksi berikutnya.

Tujuannya sederhana, yaitu mengubah pembelian pertama menjadi kebiasaan. Pelanggan active bisa mendapatkan rekomendasi berdasarkan menu yang sering dibeli.

Sementara pelanggan loyal dapat diberikan apresiasi yang terasa personal, misalnya benefit khusus atau akses terhadap penawaran tertentu. Untuk pelanggan at-risk, restoran bisa mencoba mengingatkan mereka dengan penawaran yang relevan.

Sedangkan pelanggan dormant bisa dimasukkan ke kampanye reactivation dengan pesan yang lebih kuat. Di sinilah data behavioral dan engagement menjadi penting.

Baca Juga: Kenapa Service Plate Penting? Ini Cara Penyajian yang Bikin Makanan Terlihat Lebih Berkelas

Privasi dan Persetujuan Penggunaan Data

Semakin banyak data pelanggan yang dikelola, semakin penting pula restoran memperhatikan privasi dan keamanan pengguna. Pelanggan perlu mendapatkan informasi mengenai penggunaan data.

Penggunaan data juga sebaiknya punya tujuan yang relevan dengan layanan atau komunikasi yang diberikan. Dari sisi operasional, restoran perlu membatasi akses data sesuai kebutuhan tim.

Data pelanggan juga perlu dikelola dengan sistem yang memiliki perhatian terhadap keamanan. Ketika restoran menggunakan sistem ESB, pengelolaan data pelanggan juga menjadi bagian dari ekosistem teknologi yang digunakan restoran.

Keamanan data pengguna perlu dijaga melalui praktik keamanan dan pengaturan akses yang diterapkan oleh restoran serta sistem ESB. Detail pengelolaan tetap perlu disesuaikan dengan konfigurasi dan penggunaan masing-masing restoran.

FAQ Database Pelanggan Restoran

1. Apa saja data pelanggan restoran yang paling penting?

Data minimum yang berguna antara lain identifier pelanggan, tanggal transaksi, outlet, nilai transaksi, menu, channel transaksi, dan promo. Dari data tersebut, restoran sudah bisa mulai membaca pola pembelian.

2. Apakah restoran harus menyimpan semua data pelanggan?

Nggak perlu. Simpan data yang memang punya tujuan penggunaan. Data yang nggak memiliki use case justru bisa menambah beban pengelolaan.

3. Bagaimana cara mengetahui pelanggan yang berpotensi repeat order?

Lihat kombinasi frekuensi transaksi, last purchase, menu favorit, dan respons terhadap promo. Dari sana, pelanggan bisa dikelompokkan berdasarkan tingkat aktivitasnya.

4. Apakah spreadsheet cukup untuk mengelola database pelanggan?

Spreadsheet bisa menjadi tahap awal. Namun, ketika transaksi sudah banyak dan pelanggan semakin bertambah, sistem yang terhubung langsung dengan transaksi akan jauh lebih praktis untuk melakukan segmentasi dan menjalankan retention.

Kesimpulan

Pada akhirnya, tujuan database pelanggan restoran adalah membantu restoran memahami pelanggan dan mengambil keputusan yang lebih tepat. Kalau data transaksi masih tersebar di berbagai file, proses segmentasi bisa memakan waktu.

Tim harus mencari data, menggabungkannya, lalu menentukan siapa yang masuk kategori new, active, loyal, at-risk, atau dormant. Bayangkan kalau proses tersebut bisa berjalan dalam satu ekosistem.

Data transaksi tersambung dengan informasi pelanggan. Riwayat pembelian bisa digunakan untuk membaca perilaku. Segmentasi pun nggak harus dibuat secara manual setiap kali restoran ingin menjalankan campaign.

Untuk kebutuhan tersebut, restoran bisa mempertimbangkan ESB Loop sebagai bagian dari strategi pengelolaan hubungan dengan pelanggan, hubungi tim ESB sekarang untuk mendapatkan penawarannya. Dengan pendekatan yang terhubung, data pelanggan bisa dimanfaatkan untuk membangun komunikasi dan mendorong pelanggan agar kembali bertransaksi.

Jadi, mulai sekarang jangan hanya bertanya, “Berapa banyak data pelanggan yang restoran punya?” Pertanyaan yang lebih penting adalah, “Data mana yang bisa membuat pelanggan punya alasan untuk kembali?”